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You own line management for a distributed team of Machine Learning Engineers and Data Scientists - running regular 1:1s, setting development goals, and driving performance reviews and career growth. You build a cohesive, high-trust team culture across countries and time zones, encouraging transparency, ownership, and continuous learning. You support the team's delivery cadence, remove blockers early, and drive engineering quality standards (CI/CD, code review, cloud automation, monitoring, documentation). You engage credibly in technical discussions, help the team make sound architectural decisions, and represent the team to stakeholders.

Entwirf intelligente Agentic-AI-Lösungen für Kundenprozesse: Du konzipierst und realisierst agentische Lösungen zur Automatisierung, Unterstützung und Optimierung von Geschäftsprozessen auf Basis von Amazon Bedrock AgentCore und weiteren AWS-nativen KI-Services – von der ersten Idee bis zum stabilen Betrieb in der Produktion. Agenten- und Prozessarchitekturen: Du entwirfst agentenbasierte Architekturen inklusive Tool-Integration, Memory-Persistenz, Multi-Agent-Orchestrierung sowie Guardrails und integrierst Bedrock-Agenten als digitale Prozessassistenten, Entscheidungsunterstützer oder autonome Teilprozess-Akteure in bestehende Kundenprozesse.

Entwirf intelligente Agentic-AI-Lösungen für Kundenprozesse: Du konzipierst und realisierst Azure-native agentische Lösungen zur Automatisierung, Unterstützung und Optimierung von Geschäftsprozessen auf Basis von Azure AI Foundry, Azure OpenAI Service, Azure AI Agent Service, Semantic Kernel und weiteren Azure-KI-Services – von der ersten Idee bis zum stabilen Betrieb in der Produktion. Agenten- und Prozessarchitekturen: Du entwirfst agentenbasierte Architekturen inklusive Tool-Integration, Memory-Persistenz, Multi-Agent-Orchestrierung, Retrieval-Augmented Generation, Guardrails und Evaluationsmechanismen.

Scope-Definition: Mit unseren Kunden und dem Team definierst du den Scope, schätzt den Kontext treffend ein und stimmst die Erwartungen an datengetriebene Lösungen im Rahmen der Möglichkeiten von Celonis ab. Konzeptuelle Verantwortung: Du trägst die Verantwortung für Lösungen innerhalb von Celonis oder einzelne Bestandteile einer entsprechenden Lösung. Anforderungsanalyse: Gemeinsam mit Kunden, Usern sowie unseren Branchen- und Fachexpertinnen und -experten erarbeitest du die relevanten Anforderungen und gestaltest mit ihnen die passenden Celonis-Lösungen.

Lerne in diesem Studiengang, wie Künstliche Intelligenz (KI) die digitale Transformation vorantreibt, und arbeite in den Praxisphasen an spannenden Projekten zu Themen wie Machine Learning, generative KI (GenAI) oder Cloud Computing. Deine Zukunft liegt uns am Herzen. Wir fördern deine Stärken und stehen dir zur Seite: Dein persönlicher Mentor(m/w/d/x) unterstützt dich in deiner fachlichen und persönlichen Entwicklung und begleitet dich auch in den Theoriephasen. Nach deinem erfolgreichen Abschluss bist du bestens auf eine verantwortungsvolle Rolle in unserem Unternehmen vorbereitet, sei es als KI-Experte oder Data Scientist.

Du hilfst unseren Kunden ihre Service-Organisationen für den Einsatz von KI-basierten Funktionen fit zu machen. Use-Case-Identifikation & Roadmap: Du analysierst Pain Points in ITSM-/ESM-Prozessen, identifizierst KI-Use-Cases mit echtem Business Value und entwickelst mit dem Kunden eine belastbare Umsetzungsroadmap. Datenstruktur & Zielbilder: Du bewertest bestehende Datenbasen (Ticket-, Wissens- und Stammdaten), definierst Anforderungen an Datenqualität und -struktur für KI-Use-Case und wirkst an Zielbildern für Datenmodelle im Servicekontext mit.

Vision & Verantwortung: Du definierst das Zusammenspiel von SAP Business AI, Joule Agents, RAG-Architekturen und Automatisierung und verantwortest zentrale KI-Architekturentscheidungen im SAP-Umfeld. Architekturdesign: End-to-End-Architekturen mit SAP AI Core/Launchpad, Joule Studio (Skills, Agents) und SAP BTP konzipierst und integrierst du nahtlos in S/4HANA-Landschaften. Multi-Agenten & RAG: Auf Basis von Joule Agents, MCP-Servern, A2A-Kommunikation sowie Vektordatenbanken und SAP Knowledge Graph entwirfst du Multi-Agenten- und RAG-Architekturen.

In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, Machine Learning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data. In den Praxisphasen sammelst du Erfahrungen zum Beispiel in der Softwareentwicklung, Mess- und Prüftechnik, Fahrzeugentwicklung, Produktionsüberwachung und -steuerung oder IT-Netzwerkbetreuung, Netzwerkadministration und Datensicherheit.

In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, Machine Learning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data. In den Praxisphasen sammelst du Erfahrungen zum Beispiel in der Softwareentwicklung, Mess- und Prüftechnik, Fahrzeugentwicklung, Produktionsüberwachung und -steuerung oder IT-Netzwerkbetreuung, Netzwerkadministration und Datensicherheit.

Theorie und Praxis verbinden: In den Theoriephasen lernst du Themen wie Programmierung, Data Engineering, Machine Learning und Künstliche Intelligenz. In den Praxisphasen setzt du dein Wissen direkt bei uns im Unternehmen um. Daten verstehen und nutzen: Du unterstützt bei der Erfassung, Verarbeitung und Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten und hilfst dabei, daraus wertvolle Erkenntnisse für unsere Geschäftsprozesse zu gewinnen. KI-Lösungen entwickeln: Du wirkst an der Konzeption und Umsetzung von KI-basierten Systemen mit – etwa zur Automatisierung von Abläufen, zur Prognose von Trends oder zur Optimierung von Entscheidungen.